def diseases_perprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是做什么的，没句是什么意思

这段代码是一个函数，名字为diseases_perprocessing，其目的是将输入的字符串转换成AI模型可用的数据，具体操作如下：
1. 将输入字符串按逗号分隔后转换成浮点数类型的数组。
2. 提取含有离散值的列的索引（列号）并存储至变量disperse_col中。
3. 对于每个含有离散值的列，找到对应的离散标签并将对应的标签转成对应的one-hot编码，存储至变量disperse_data中。
4. 将每个离散列的one-hot编码拼接成一个numpy数组，并将其展平成一个一维数组。
5. 提取含有连续值的列的索引（列号）并存储至变量number_col中。
6. 对于每个连续列，使用最大最小值对其进行归一化处理，存储至变量number_data中。
7. 提取含有二值值的列的索引（列号）并存储至变量binary_col中。
8. 将离散值的one-hot编码、二值值和连续值拼接成一个numpy数组作为AI模型的输入，并通过np.expand_dims函数增加一个维度，以适应模型输入的要求。
9. 返回处理好的数据。

总之，这段代码的主要目的是将输入的字符串数据转换为模型需要的格式并返回。